基于多时相的农作物信息提取

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1、第27卷第1期农业工程学报Vol.27No.12011年1月TransactionsoftheCSAEJan.2011201基于多时相遥感影像的东北三省作物分布信息提取1,21,231,21,2※郝卫平，梅旭荣，蔡学良，杜建涛，刘勤（1.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所，北京100081；2.农业部旱作节水农业重点开放实验室，北京100081；3.国际水资源管理研究所驻南非办公室，比勒陀利亚，0184，南非）摘要：该文选用覆盖东北三省2007年主要作物发育期内14个时相MODISNDVI250m16d影像、2005年LandsatET

2、M+30m影像和大量地面调查数据，借助ISODATA非监督分类算法、作物植被系数变化曲线光谱耦合技术和GoogleEarth工具，提取了主要作物分布的空间信息。基于LandsatETM+30m影像采用亚像素估算方法对耕地面积系数进行了计算，分别估算了东北三省的耕地、水稻、玉米和大豆的面积，并用各个县级地图做掩模提取了耕地、水稻、玉米和大豆的面积，与同期的统计数据组成4组配对样本进行对比验证。结果表明，4组数据经配对样本的T检验都呈显著性差异，耕地相关系数最高为0.92，依次为玉米、水稻和大豆，都在0.68以上，与统计数据吻合较好，而分析结果位

3、置精度为85.7%，提取结果能较好的反映东北三省主要农作物的空间分布状况，可为其他区域尺度主要作物空间分布信息的提取提供借鉴。关键词：遥感,MODIS，NDVI，光谱耦合技术，亚像素估算，东北三省doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2011.01.033中图分类号：文献标志码：A文章编号：1002-6819(2011)-01-0201-07郝卫平，梅旭荣，蔡学良，等.基于多时相遥感影像的东北三省作物分布信息提取[J].农业工程学报，2011，27(1)：201－207.HaoWeiping,MeiXurong,CaiXu

4、eliang,etal.Cropplantingextractionbasedonmulti-temporalremotesensingdatainNortheastChina[J].TransactionsoftheCSAE,2011,27(1):201－207.(inChinesewithEnglishabstract)时序变化特征提取了全球森林覆盖密度；在较小的尺度0引言[9]上，闫惠敏等利用MODIC/EVI时间序列影像，分析了作物的种植面积及其空间分布是研究粮食区域平[10]鄱阳湖农业区多熟种植时空格局特征；郑长春利用8d衡，预测农

5、业资源综合生产能力与人口承载能力的重要合成的多时相MODIS影像，提取了浙江省水稻种植面积数据源。及时、准确的获取国家和区域尺度上的作物种[11]信息；熊勤学利用MODISNDVI数据对湖北省江陵县植面积和空间分布信息，对于准确估计和预测作物产量，开展了监测秋收作物种植面积研究，取得了较好的效果。优化农业生产管理和作物种植空间布局，确保我国粮食另外，高分辨率遥感影像，如IKONOS、SPOT、QuickBird安全具有重要意义[1]。传统的获取农作物种植面积主要是[12-15]等也已经应用于农业利用分类、变化监测的研究中。通过逐层统计上报和实

6、地大面积调研测量的方法，但是但是以上应用基本都是基于对单一影像的解译。融存在误差较大、耗时耗力和缺乏空间分布信息等主要问合异源多时相遥感影像提取作物分布信息成为农业遥感题。上世纪六十年代空间遥感技术的发展，为农作物种[16-17][18]应用中的一个重要课题。Thenkabail等融合[2]植信息的提取，提供了新的科学技术手段。过去的几十AVHRR、SPOT等多种影像数据，提取并计算了全球灌年来，大面积土地利用/覆盖（landuse/landcover，LULC）溉面积，取得了良好的效果。目前，对于大尺度的作物[3][4-5]制图技术在国家尺

7、度、全球尺度取得了长足进步。面积与空间分布研究国际上通常采用遥感和地面抽样调归一化植被指数（normalizeddifferencevegetationindex，查技术相结合的方法，而我国结合地面调查数据，基于NDVI）是应用遥感技术提取作物信息的一个最常用指标多时相遥感影像对大尺度农作物分布信息提取研究相对[6][7]，被广泛应用于作物分类和生长状况评价。以时间序还比较少。本文旨在探讨基于东北三省2007年MODIS列植被指数NDVI为基础，很多学者研究了借助遥感影NDVI250m16d分辨率影像和2005年LandsatETM+30m[

8、8]像提取特定类型LULC方法。Defries根据AVHRRNDVI影像数据，结合农田实地调查数据，根据农作物生长规律，运用NDVI指数时序特征分析，借助光谱耦合技